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2018年1月31日

Supervisor安装与配置(Linux/Unix进程管理工具)

摘要: 原文链接:http://blog.csdn.net/xyang81/article/details/51555473 Supervisor(http://supervisord.org/)是用Python开发的一个client/server服务,是Linux/Unix系统下的一个进程管理工具,不支持 阅读全文

posted @ 2018-01-31 13:32 多一点 阅读(310) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年1月29日

Python3中关于下划线变量和命名的总结

摘要: 变量 #!-*-coding:utf-8-*- #__author__ = 'ecaoyng' # # 变量 #_xxx,单下划线开头的变量,标明是一个受保护(protected)的变量,原则上不允许直接访问,但外部类还是可以访问到这个变量。 #这只是程序员之间的一个约定,用于警告说明这是一个私有变 阅读全文

posted @ 2018-01-29 18:00 多一点 阅读(555) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年1月22日

利用Python读取外部数据文件

摘要: 不论是数据分析,数据可视化,还是数据挖掘,一切的一切全都是以数据作为最基础的元素。利用Python进行数据分析,同样最重要的一步就是如何将数据导入到Python中,然后才可以实现后面的数据分析、数据可视化、数据挖掘等。 在本期的Python学习中,我们将针对Python如何获取外部数据做一个详细的介 阅读全文

posted @ 2018-01-22 23:25 多一点 阅读(29930) 评论(0) 推荐(0) 编辑

在Python应用中使用MongoDB

摘要: 在这篇文章中,将向您展示如何使用Python链接目前主流的MongoDB(V3.4.0)数据库,主要使用PyMongo(v3.4.0)和MongoEngine(V0.10.7)。同时比较SQL和NoSQL。 在这篇文章中,将向您展示如何使用Python链接目前主流的MongoDB(V3.4.0)数据 阅读全文

posted @ 2018-01-22 22:51 多一点 阅读(2212) 评论(0) 推荐(0) 编辑

使用python语言操作MongoDB

摘要: MongoDB是一个跨平台的NoSQL,基于Key-Value形式保存数据。其储存格式非常类似于Python的字典,因此用Python操作MongoDB会非常的容易。 pymongo的两种安装命令 pip install pymongo easy_install pymongo Python操作Mo 阅读全文

posted @ 2018-01-22 22:28 多一点 阅读(227) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年1月21日

多元高斯分布

摘要: 阅读全文

posted @ 2018-01-21 00:11 多一点 阅读(188) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年1月18日

windows下Graphviz安装及入门教程

摘要: 下载安装配置环境变量 intall 配置环境变量 验证 基本绘图入门 graph digraph 一个复杂的例子 和python交互 发现好的工具,如同发现新大陆。有时,我们会好奇,论文中、各种专业的书中那么形象的插图是如何做出来的,无一例外不是对绘图工具的熟练使用。 下载安装、配置环境变量 int 阅读全文

posted @ 2018-01-18 16:44 多一点 阅读(75713) 评论(4) 推荐(8) 编辑

【Machine Learning】决策树案例:基于python的商品购买能力预测系统

摘要: 阅读目录 目录 1 决策树/判定树(decision tree) 2 构造决策树的基本算法:判定顾客对商品购买能力 3 基于python代码的决策树算法实现:预测顾客购买商品的能力 4 完整项目下载 决策树在商品购买能力预测案例中的算法实现 作者:白宁超 2016年12月24日22:05:42 摘要 阅读全文

posted @ 2018-01-18 16:33 多一点 阅读(6843) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年1月17日

Python数据可视化-seaborn

摘要: Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装,从而使得作图更加容易,在大多数情况下使用seaborn就能做出很具有吸引力的图。这里实例采用的数据集都是seaborn提供的几个经典数据集,dataset文件可见于Github。本博客只总结了一些,方便博主自己查询,详细介绍 阅读全文

posted @ 2018-01-17 23:56 多一点 阅读(7055) 评论(1) 推荐(2) 编辑

np.tile 函数使用

摘要: >>> import numpy>>> numpy.tile([0,0],5)#在列方向上重复[0,0]5次,默认行1次array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])>>> numpy.tile([0,0],(1,1))#在列方向上重复[0,0]1次,行1次array([ 阅读全文

posted @ 2018-01-17 18:18 多一点 阅读(796) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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